IV. АМАЛИЙ МАШҒУЛОТ МАТЕРИАЛЛАРИ
168
массивларига эга бўлгач S
[N]
бирламчи сигнални қайта тиклаш мумкин (расм
4), A
[N/2]
ва D
[N/2]
массивлар сонли қийматлари эса ѐртилганлик нуқталари
сифатида намоѐн бўлади.
4.расм Вейвлет- декомпозиция
принципи
Вейвлет ўзгартириш принципини 5-расмда келтирилган мисолда,
тасвир сигналини ўзгартиришда кўриш мумкин.
Фильтр бу кичкина ―деразача ‖ шаклда бўлиб, у ерда ѐруғлик ва
ранглар пиксель қийматлари келтирилган вейвлет –
функциянинг
коэффициентларига кўпайтирилади ва кўпайтма қийматлар йиғиндиси
олинади. Ундан сўнг ―деразача‖ бошқа қийматни ҳисоблаш учун
силжитилади. Видеомаълумотларни горизонтал йўналишда фильтрлаш
оқибатида иккита маълумотлар массиви шакллантирилади: тасвирнинг
асосий ахборотини ташувчи паст частотали ва башорат қилиш
хатоликларини ўз ичига олган юқори частотали массивлар (6-расмга қаранг).
Паст ва юқори частотали массивлар вертикал йўналишдан ўтгач
яна улар
қўшимча вертикал йўналишнинг паст ва юқори частотали массивларига
бўлинадилар. Шундай қилиб, фильтрлашдан сўнг
mxn ўлчамидаги
битта
тасвир ўрнига вейвлет ўзгартириш натижасида 4 марта кичиклаштирилган
(m/2) x (n/2) ўлчамидаги тасвир пайдо бўлади (6 б-расм).
Сиқиш
самарадорлигини ошириш учун паст
частотали тасвирни вейвлет
ўзгартириши билан кўп марта ўзгартириш мумкин, яъни паст
частотали
қисмда 1 пиксель қолгунча. Амалиѐтда ўзгартиришлар 3-6 мартадан
ошмайди. Вейвлет коэффициентларнинг паст ва юқори частотали
массивларини икки карра ўзгартиришлардан кейинги олинган тасвир (6 б-
расмда) да келтирилган.
IV. АМАЛИЙ МАШҒУЛОТ МАТЕРИАЛЛАРИ
169
5-расм. Даслабки тасвир ва сатрлар бўйича вейвлет –
декомпозициясидан сўнг
Шундай қилиб, кўп маротаба вейвлет декомпозициялаш (ўзгартириш)
натижасида, аппроксимациялаш массивида жуда кичик тасвир олинади (6-
расмдаги тепа чап бурчакда) ва айни вақтда у кичик ҳажмли ахборотлар
маълумотини
ташкил
этади.
Массивнинг
катта
қисмини
детализациялаштирган ноллар ѐки кичик коэффициентлар ташкил этади (6-
расмда нолга қиймати 128 бўлган кул ранг мос келади),
улар статистик
компрессорда яхши сиқилади ва катта сиқиш коэффициентига эришишга
имкон беради.
а)
б)
6-расм. Тасвирнинг сатрлар ва устунлар бўйича
вейвлет фильтрлари
ѐрдамида ўзгартириш ва икки марта ўзгартиришдан кейинги ҳолати.
Шундай йўл билан олинган вейвлет коэффициентлар қийматлари
квантланади ва сиқишни бошқариш учун статистик компрессорлар ѐрдамида
сиқилади ҳамда шундан сўнг чиқиш оқимига ѐзилади. Ҳозирги пайтда, аввал
айтилганидек, тасвирларни сиқишда кенг қўлланиладиган вейвлет
функциялар қуйидагилар:
Коэн – Добеши – Фово (CDF22,CDF24,CDF97),
Do'stlaringiz bilan baham: